Алгоритмы, осуществляющие выборку из тепловых состояний многочастичных систем, часто застревают в ограниченных, метастабильных состояниях. Здесь авторы доказывают, что истинные лежащие в основе модели тем не менее могут быть точно восстановлены из этих застрявших выборок, устанавливая строгие гарантии обучения для дискретных распределений.